Scielo RSS <![CDATA[Revista signos]]> http://www.scielo.cl/rss.php?pid=0718-093420060001&lang=es vol. 39 num. 60 lang. es <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.cl/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.cl <![CDATA[<B>Comprensión macroestructural y reformulación resuntiva de textos teóricos en estudiantes de institutos de formación de docentes primarios</B>]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342006000100001&lng=es&nrm=iso&tlng=es Este trabajo se inscribe en una investigación más extensa acerca de la enseñanza de la lectura y la escritura en los institutos de formación docente. Es su objetivo la elaboración de un diagnóstico acerca de las competencias discursivas de los futuros docentes de nivel primario relativas a la comprensión lectora y la producción de textos teóricos expositivo-explicativos. Dentro de estas competencias, el instrumento de evaluación se centra en la comprensión macroestructural y las competencias de escritura necesarias para elaborar una síntesis. Los resultados muestran que el 83.5% de los sujetos no contesta o lo hace incorrectamente, evidenciando escasas estrategias de revisión, falta de sensibilidad hacia las marcas gramaticales y discursivas -en especial las que corresponden a estrategias retóricas de la explicación- y una lectura lineal no integrativa, entre otros problemas analizados. El 16.5% restante resulta correcto, pero muestra habilidades de escritura escasas, evidenciadas en las respuestas altamente reproductivas respecto de la fuente, la construcción de textos poco articulados, la baja cohesión y una insuficiente autonomía explicativa. A partir de las dificultades relevadas se hacen observaciones acerca de los aspectos que debe considerar una pedagogía de la lectura y la escritura en este nivel.<hr/>This article is part of a wider research on reading and writing teaching at teachers training institutes. The research purpose is to elaborate a diagnose about primary school future teachers’ discourse skills at understanding and producing explanatory theoretical texts. In this perspective, the evaluation test focuses on macro-structure comprehension and summary writing skills. Results indicate that 83% of the subjects do not do the task or do it wrongly, which shows they have developed rather few revision strategies, lack recognition of grammatical and discourse marks -specially those connected to explanatory rhetorical strategies- and make linear non integrative readings, apart from other problems that have been analyzed. The 16.5% left turn out to be right, but show scarce achievement of writing skills, evident in the highly reference text reproductive answers, the elaboration of low coherent texts, their low cohesion and insufficient explanatory autonomy. Drawing on difficulties found, recommendations are made for the aspects to be considered by a reading and writing pedagogy appropriate for this superior level of education <![CDATA[<b>Aplicaciones del diálogo humano de tutoría al AutoTutor</b>: <b>Un sistema inteligente de tutoría</b>]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342006000100002&lng=es&nrm=iso&tlng=es En la Universidad de Memphis hemos creado un sistema tutorial inteligente, llamado AutoTutor<a href="#1">1</a><a name=BM1top></a>, que ayuda a los estudiantes a aprender, manteniendo una conversación en lenguaje natural. Décadas de investigación acerca de la tutoría humana han guiado nuestra creación del AutoTutor que implementa estrategias de tutoreo efectivas. Diversos estudios han mostrado que el AutoTutor promueve ganancias significativas de aprendizaje. En nuestra actual investigación estamos examinando qué rasgos del diálogo pueden dar cuenta de estas ganancias de aprendizaje y evaluar el uso adecuado del diálogo por parte del AutoTutor. Específicamente, exploramos los patrones dialógicos de las interacciones naturales durante las tutorías con el AutoTutor y analizamos cómo las breves retroalimentaciones pedagógicas se relacionan con el aprendizaje. Encontramos que el AutoTutor crea un modelo apropiado del conocimiento del estudiante y responde a los estudiantes en forma consistente con su actuación general. Estos resultados, junto con otros previos, apoyan la conclusión de que el AutoTutor es un sistema tutorial inteligente efectivo que usa estrategias pedagógicas apropiadas para los aprendices individuales<hr/>At the University of Memphis we have created an intelligent tutoring system, called AutoTutor, that helps students learn by holding a conversation in natural language. Decades of research on human tutoring have guided our creation of AutoTutor, which implements effective tutoring strategies. Several studies have shown that AutoTutor promotes significant learning gains. The current research examines which features of the dialog can account for the learning gains, and assesses AutoTutor’s appropriate use of dialog. Specifically, we explored the dialog patterns from natural tutoring interactions with AutoTutor and analyzed how short pedagogical feedback is related to learning. We found that AutoTutor creates an appropriate model of student knowledge and responds to the students in a manner consistent with their overall performance. These results together with previous findings support the conclusion that AutoTutor is an effective intelligent tutoring system that uses pedagogical strategies that are appropriate for individual learners <![CDATA[<b>Discurso y manipulación</b>: <b>Discusión teórica y algunas aplicaciones</b>]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342006000100003&lng=es&nrm=iso&tlng=es Manipulación es un concepto que se usa a menudo, pero que rara vez se explicita. Dado que la manipulación es, generalmente, discursiva e implica abuso de poder, debería ser estudiada por los estudios de Análisis Crítico del Discurso (ACD). En este artículo, desde un enfoque interdisciplinario, "triangular", se analizan los aspectos social, cognitivo y discursivo de la manipulación. La dimensión social de la manipulación se examina en términos de abuso de poder por las élites simbólicas que tienen acceso preferencial al discurso público y manipulan grupos de personas a favor de sus propios intereses y en contra del interés de las víctimas. La dimensión cognitiva de la manipulación explica cómo el procesamiento del discurso y la formación de modelos mentales y representaciones sociales son controlados por el discurso manipulativo. Y el análisis discursivo se centra en las propiedades típicas del discurso que se usan al manipular las mentes de los receptores, tales como la presentación positiva de uno mismo y negativa de los otros, en todos los niveles del discurso y en un contexto que presenta las limitaciones típicas de las situaciones manipulativas: hablantes poderosos y receptores que carecen de recursos específicos, es decir, conocimiento para resistir la manipulación<hr/>Manipulation is a notion often used, but seldom made explicit. Because manipulation is usually discursive, and involves power abuse, it should be studied by Critical Discourse Studies. In this multidisciplinary paper, a multidisciplinary, "triangular" approach examines the social, cognitive and discursive aspects of manipulation. The social dimension manipulation is examined in terms of power abuse by the symbolic elites who have preferential access to public discourse, and manipulate groups of people in their own best interests and against the interests of their victims. The cognitive dimension of manipulation explains how discourse processing, and the formation of mental models and social representations is controlled by manipulated discourse. And the discursive analysis focuses on the typical properties of discourse that are used in manipulating the minds of the recipients, such as positive self-presentation and negative other presentation at all levels of discourse, and within a context that features the typical constraints of manipulative situations: powerful speakers and recipients who lack specific resources, e.g., knowledge, to resist manipulation. <![CDATA[<b>La similitud léxico-semántica en artículos de investigación científica en español</b>: <b>Una aproximación desde el Análisis Semántico Latente</b>]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342006000100004&lng=es&nrm=iso&tlng=es Esta investigación es un estudio comparativo de la relación de similitud léxico-semántica entre tres variables textuales (palabras clave, resumen y el contenido de artículos de investigación científica). Además, se comparan a partir de los valores de similitud léxico-semántica dos áreas científicas (ciencias biológicas y ciencias sociales). El estudio se realiza utilizando una muestra estratificada representativa correspondiente a 22 artículos de investigación científica de ambas áreas científicas, incluidos en un corpus de 675 artículos científicos. Para la determinación de la similitud léxico-semántica entre las variables, se utiliza un método estadístico-computacional denominado Análisis Semántico Latente. Los resultados nos permiten establecer, por una parte, que en la muestra investigada el resumen ‘macrosemantiza’ mejor el contenido semántico global del artículo que las palabras clave. Por otra parte, no se presentan diferencias significativas entre los promedios de similitud léxico-semántica entre las áreas científicas estudiadas. Estos resultados se explican en función de los complejos procesos de estandarización que tienden a homogeneizar la producción científica<hr/>This research focuses on lexical-semantic similarities found in three text variables (key words, abstract, and content in scientific research articles). Two scientific areas (biological sciences and social sciences) from the values of lexical-semantic similarity are compared. The study employs a representative stratified sample of 22 scientific research articles in these two areas, which have been included in a corpus of 675 scientific articles. To determine lexical-semantic similarities among the variables, a computer-statistical method is employed, called Latent Semantic Analysis. The findings help assert, on the one hand, that the abstract ‘macro-semanticizes’ better the global semantic content of the article than do the key words. On the other hand, no meaningful differences among the averages of lexical-semantic similarity in the scientific areas studied are revealed. These findings are accounted for in terms of the generally complex standardization processes which tend to homogenize the production of this type of articles <![CDATA[<b>Renkema, Jan (2004)</b>: <b>Introduction to Discourse Studies</b>]]> http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342006000100005&lng=es&nrm=iso&tlng=es Esta investigación es un estudio comparativo de la relación de similitud léxico-semántica entre tres variables textuales (palabras clave, resumen y el contenido de artículos de investigación científica). Además, se comparan a partir de los valores de similitud léxico-semántica dos áreas científicas (ciencias biológicas y ciencias sociales). El estudio se realiza utilizando una muestra estratificada representativa correspondiente a 22 artículos de investigación científica de ambas áreas científicas, incluidos en un corpus de 675 artículos científicos. Para la determinación de la similitud léxico-semántica entre las variables, se utiliza un método estadístico-computacional denominado Análisis Semántico Latente. Los resultados nos permiten establecer, por una parte, que en la muestra investigada el resumen ‘macrosemantiza’ mejor el contenido semántico global del artículo que las palabras clave. Por otra parte, no se presentan diferencias significativas entre los promedios de similitud léxico-semántica entre las áreas científicas estudiadas. Estos resultados se explican en función de los complejos procesos de estandarización que tienden a homogeneizar la producción científica<hr/>This research focuses on lexical-semantic similarities found in three text variables (key words, abstract, and content in scientific research articles). Two scientific areas (biological sciences and social sciences) from the values of lexical-semantic similarity are compared. The study employs a representative stratified sample of 22 scientific research articles in these two areas, which have been included in a corpus of 675 scientific articles. To determine lexical-semantic similarities among the variables, a computer-statistical method is employed, called Latent Semantic Analysis. The findings help assert, on the one hand, that the abstract ‘macro-semanticizes’ better the global semantic content of the article than do the key words. On the other hand, no meaningful differences among the averages of lexical-semantic similarity in the scientific areas studied are revealed. These findings are accounted for in terms of the generally complex standardization processes which tend to homogenize the production of this type of articles